(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210838504.5 (22)申请日 2022.07.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114912852 A (43)申请公布日 2022.08.16 (73)专利权人 山东鑫亚装备制造有限公司 地址 252000 山东省聊城市高新 技术产业 开发区长江中路1号 (72)发明人 苏广荣　赵阳　赵肖恺　 (74)专利代理 机构 北京真致博文知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11720 专利代理师 娄华 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01)G08B 21/18(2006.01) G01K 13/00(2021.01) G01K 1/02(2021.01) (56)对比文件 CN 113139610 A,2021.07.20 CN 110399910 A,2019.1 1.01 CN 104794 484 A,2015.07.2 2 US 2021272028 A1,2021.09.02 王红君等.钢铁企业高炉煤气发生 量异常数 据检测. 《化工自动化及仪表》 .2016,(第0 6期), 审查员 姜晓庆 (54)发明名称 一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统 (57)摘要 本发明涉及数据 识别技术领域， 具体涉及一 种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 包括数 据获取模块和数据处理模块， 数据获取模块用于 获取待监测冷藏仓储箱在规定时段内的温度时 序数据， 并将温度时序数据发送给数据处理模 块， 数据处理模块用于接收温度时序数据， 并实 现如下步骤： 根据温度时序数据， 确定温度时序 数据对应的检测矩阵， 进一步得到检测矩阵的各 个可疑噪声点， 进一步确定各个可疑噪声点为真 实噪声点的可能性， 进而确定检测矩阵的各疑似 异常点， 从而判断检测矩阵的各疑似异常点是否 为真实异常点， 实现冷藏仓储箱异常监测。 本发 明利用数据识别技术， 检测温度时序数据中的真 实异常点， 提高了冷藏仓储箱异常监测的准确 性。 权利要求书3页 说明书10页 附图1页 CN 114912852 B 2022.09.23 CN 114912852 B 1.一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 其特征在于， 包括数据获取模块和数据 处理模块， 数据获取模块用于获取待监测冷藏仓储箱在规定时段内的温度时序数据， 并将 获取的待监测冷藏仓储箱在规定时段内的温度时序数据发送 给数据处理模块， 数据处理模 块用于接收数据获取模块 发送的待监测冷藏仓储箱在规定时段内的温度时序数据， 并实现 如下步骤： 根据待监测冷藏仓储箱在规定时段内的温度时序 数据的数据量， 确定规定时段内温度 时序数据的数据切割长度； 根据待监测冷藏仓储箱在规定时段内的温度时序 数据以及数据切割长度， 确定各个子 温度时序数据， 将子温度时序数据作为列向量， 构建规定时段内的温度时序数据对应的检 测矩阵； 根据检测矩阵的每个行向量中的各个行元素数据， 确定每个行向量中的各个行元素数 据对应的稳定性指标， 进 而得到检测矩阵的各个可疑噪声点； 根据检测矩阵的每个列向量中的各个列 元素数据， 确定每个列向量中的各个列元素数 据对应的整体相关性指标， 进 而确定检测矩阵的各个可疑噪声点对应的整体相关性指标； 获取各个可疑噪声点所在列向量中可疑噪声点的数量， 根据各个可疑噪声点所在列向 量中可疑噪声点的数量以及各个可疑噪声点对应的整体相关性指标， 确定各个可疑噪声点 为真实噪声点的可能性， 进 而确定检测矩阵的各疑似异常点； 根据检测矩阵的各疑似异常点和预设正常温度数据， 判断检测矩阵的各疑似异常点是 否为真实异常点， 若某个疑似异常点 为真实异常点， 则进行 预警。 2.根据权利要求1所述的一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 其特征在于， 确定 每个列向量中的各个列元 素数据对应的整体相关性指标的步骤 包括： 根据检测矩阵的每个列向量中的各个列 元素数据， 确定各个列 元素数据对应的数据点 集合； 根据各个列元素数据对应的数据点集合， 确定数据点集合的高斯混合模型， 进而确定 高斯混合模型的三个模型参数， 所述三个模型参数分别为： 单高斯函数个数、 均值参数以及 方差参数； 根据数据点集合的高斯混合模型的三个模型参数， 确定各个列 元素数据对应的元素表 征向量； 根据各个列 元素数据及其对应的元素表征向量， 确定每个列向量中的各个列 元素数据 对应的整体相关性指标。 3.根据权利要求2所述的一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 其特征在于， 确定 各个列元 素数据对应的数据点 集合的步骤 包括： 以检测矩阵的每个列向量中的各个列元素数据为中心， 选取所述中心上下方向的多个 数据点， 由中心和中心对应的多个数据点组成数据点集合， 从而得到各个列元素数据对应 的数据点 集合。 4.根据权利要求2所述的一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 其特征在于， 确定 每个列向量中的各个列元 素数据对应的整体相关性指标的计算公式为：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114912852 B 2其中， 为每个列向量中的第j个列元素数据对应的整体相关性指标， 为每个列向量 中的第j个列元素数据对应的元素表征向量与每个列向量中的第i个列元素数据对应的元 素表征向量之间的余弦相似度， 为每个列向量中的第j个列元素数据与第i个列元素数据 之间的空间距离， Q 为每个列向量中的列元 素数据的个数。 5.根据权利要求1所述的一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 其特征在于， 确定 每个行向量中的各个行 元素数据对应的稳定性指标的计算公式为： 其中， 为每个行向量中的第j个行元素数据对应的稳定性指标， 为每个行向量中的 第j个行元素数据， 为每个行向量中的第 ‑1个行元素数据， 为每个行向量中的第 + 1个行元素数据， 为超参数， h为每 个行向量中行 元素数据的数量， 为求最小值函数。 6.根据权利要求1所述的一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 其特征在于， 进而 得到检测矩阵的各个可疑噪声点的步骤 包括： 若检测矩阵的任意一个行元素数据对应的稳定性指标小于稳定性阈值， 则判定该行元 素数据为可疑噪声点， 否则， 判定该 行元素数据为正常温度数据。 7.根据权利要求1所述的一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 其特征在于， 确定 各个可疑噪声点 为真实噪声点的可能性的计算公式为： 其中， w为各个可疑噪声点为真实噪声点的可能性， r为各个可疑噪声点对应的整体相 关性指标， M为各个可疑噪声点对应的列元 素数据集合中可疑噪声点的数量。 8.根据权利要求1所述的一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 其特征在于， 进而 确定检测矩阵的各疑似异常点的步骤 包括： 若检测矩阵的任意一个可疑噪声点为真实噪声点的可能性大于预设可能性阈值， 则判 定该可疑噪声点 不为疑似异常点， 否则， 判定该 可疑噪声点 为疑似异常点。 9.根据权利要求1所述的一种用于冷藏仓储箱的异常监测预警系统， 其特征在于， 判断 检测矩阵的各疑似异常点是否为真实异常点的步骤 包括： 根据检测矩阵的各疑似异常点和预设正常温度数据， 计算各疑似异常点与 预设正常温权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114912852 B 3